New Resolution Enhancement Approach for Tissue Sensitive Adaptive Radar (TSAR)
Notice bibliographique
Résumé
Tissue sensitive adaptive radar (TSAR) is a non-ionizing, near-field radar imaging technique proposed for the long-term monitoring of breast cancer. Microwave techniques inherently have a lower resolution than MRI or X-ray making it important that the TSAR image reconstruction algorithm does not unintentionally introduce further resolution loss. The 3D TSAR image is reconstructed by summing the intensity and voxel-location information encoded in the multiple 1D round-trip time-delay signals reflected from breast features. Decoding requires knowledge of system and patient properties. We have identified differences in the highest intensity voxel location present in TSAR images after summing all decoded antenna time-domain data streams compared to summing a few localized data streams. This potentially can lead to image resolution loss. We propose approaches to determine whether these differences must be accepted as a limit of the current technology and software or whether they can be systematically removed by making minor, but experimentally relevant, empirical changes in system or patient properties. We identified that the consistency improvements in simulated and patient data identified in the empirical study could mainly be accounted for by calculating the transit time between the antenna aperture and feed using AR modeling rather than the current DFT based techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».